我正在开发一个需要存储大量温度数据的系统。我可能每秒存储 5 个或更多样本。
我过去使用相对简单的 mysql 数据库完成了此操作，性能变得难以忍受。插入物并不算太糟糕，但有明显的负荷。但是，查询可能需要几分钟。
那时，我有大约 50 GB 的数据，这太荒谬了。我可以想出很多方法来压缩或丢弃数据而不会丢失关键信息，但这是一个完全不同的问题。
我想选择一个针对此类数据进行了优化的工具/数据库，最好是跨平台的（至少是 linux/c++）。
RRD（Round Robin Database）似乎是为这种事情而构建的，但它似乎更多地是为处理数据而不是存储数据而设计的。
还有哪些可用的工具？
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这将在嵌入式系统（Raspberry Pi）上运行，因此理想的工具具有低计算开销、低内存占用和很少的库依赖关系。
存储可能不一定在同一设备上。
我想在一个人为的极端情况下，增长可以达到每小时 50 万个样本。更有可能的是每小时大约 20k 个样本。
不应假定可以访问 Internet。